16、基于人工智能障碍物检测的列车控制形式化模型与联锁系统自动组合验证

基于人工智能障碍物检测的列车控制形式化模型与联锁系统自动组合验证

在铁路系统的控制与验证领域，基于人工智能的障碍物检测技术以及联锁系统的验证方法是重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究内容。

基于人工智能障碍物检测的列车控制形式化模型

在列车控制中引入人工智能进行障碍物检测是提升安全性的重要手段。研究人员通过形式化方法对这一系统进行建模和验证。

模型检查实验

所有基准测试都在杜塞尔多夫大学的高性能集群 “HILBERT” 上执行。实验结果表明，前三个模型（CD、WS、WP）可以在合理的性能（时间和内存）下进行模型检查。然而，WP_DT 模型在探索当前队列约四分之三时超出了 80GB 的内存限制，导致模型检查停止。这显示从 WP 到 WP_DT 的微小变化会导致状态空间显著增加，完整模型的状态空间可能更大。

部分简化模型在合理限制下可以进行模型检查，从而可以对这些模型检查诸如 LTL 公式等进一步的属性。但由于简化模型的能力有限，整个模型的验证将侧重于使用 SimB 进行模拟。

模型	模型检查情况
CD	可在合理性能下进行模型检查
WS	可在合理性能下进行模型检查
WP	可在合理性能下进行模型检查